CN113460066B - 一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，属于自动驾驶技术领域，该方法基于的硬件系统包括：车载激光雷达、安装在车辆上的传感器、数据存储模块、以及装有包括数据处理程序以及判定程序的CPU；所述车载激光雷达用于实时测量与前车的距离；所述安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度；所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确。本发明具有安全性高、实时等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，属于自动驾驶技术领域。
背景技术
自适应巡航控制系统(ACC)在自动驾驶车辆上装载雷达装置，经过多年的工业、学术和政府对其技术和效益的研究，已经进入市场。研究表明，ACC技术可以使得自动驾驶车辆形成编队(platoon)，从而大大提高道路的吞吐量并且降低交通事故发生的概率。而随着5G 技术的全面普及，V2V以及V2I技术为协同自适应巡航控制(CACC)系统提供了可能，在CACC下自动驾驶车辆可以互相通信，告诉其他车辆自身的信息，这使得自动驾驶车辆可以以更短的间距形成的编队(platoon)，从而大大提高道路的吞吐量。但是在CACC下当编队中的某一辆车发布虚假的信息(例如被黑客入侵后)，这无疑会扩大车辆间的间距并且会造成安全方面的问题。
发明内容
为了解决以上问题，本发明设计了一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，对基于协同自适应巡航控制(CACC)技术下自动驾驶车辆编队中的车辆传递的信息进行检测，检验前面车辆传递信息的准确性。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，该方法基于的硬件系统包括：车载激光雷达、安装在车辆上的传感器、数据存储模块、以及装有包括数据处理程序以及判定程序的CPU；所述车载激光雷达用于实时测量与前车的距离；所述安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度；所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确。
进一步地，所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确的具体方法是：
令第i辆车为车辆i，其前车为车辆i-1，在时刻t-1到时刻t，令车辆i-1和车辆i之间通信频率为10hz每秒，则在一秒内，车辆i会收到车辆i-1每一次通信时时刻的速度：
vi-1_t-1,vi-1_t-0.9,vi-1_t-0.8,vi-1_t-0.7……vi-1_t-0.1,vi-1_t，同时车辆i在这些时刻也会记录自身的速度为vi_t-1，vi_t-0.9，vi_t-0.8,vi_t-0.7……vi_t-0.1，vi_t，并且车辆i的车载激光雷达会在时刻t和时刻t-1测量与前车i-1的距离分别为xi_t和xi_t-1，车辆i的数据存储模块会储存这些数据，然后送入数据处理程序；
所述数据处理程序将执行以下功能：在时刻t，从数据存储模块储存的数据中提取出时刻 t车载激光雷达测量的与前车的距离数据xi_t以及时刻t-1时的车载雷达测量的与前车的距离数据xi_t-1，并用时刻t测量的距离xi_t减去时刻t-1测量的与前车的距离xi_t-1,得到xi_t_change：
xi_t_change＝xi_t-xi_t-1
其中：xi_t_change为雷达测量的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
接着对协同自适应巡航控制下车辆编队之间通信的数据进行处理，首先取出车辆i-1在时刻t-1到时刻t时的速度：vi-1_t-1，vi-1_t-0.9，vi-1_t-0.8，vi-1_t-0.7……vi-1_t-0.1，vi-1_t，计算从时刻t-1到时刻t车辆i-1的平均速度vi-1_t__average；
同时取出车辆i按照相同的频率记录的自身从t-1到时刻t的速度： vi_t-1,vi_t-0.9，vi_t-0.8，vi_t-0.7……vi_t-0.1，vi_t，计算从时刻t-1到时刻t车辆i的平均速度 vi_t__average，则根据从时刻t-1到时刻t车辆i-1的平均速度vi-1_t__average和从时刻t-1到时刻 t车辆i的平均速度vi_t__average计算出从t-1到时刻t车辆i与车辆i-1之间距离的变化量 xi_t_change_CACC：
将上述结果放到判定程序中，判定程序将会计算：
delta＝xi_t_change_CACC-xi_t_change
其中：delta为CACC下得到的前车距离的变化量与雷达测量得到的与前车距离变化量的差值；
xi_t_change_CACC为雷达测量的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
xi_t_change为CACC下通信传感器传递的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
当delta的绝对值大于一个阈值时，认为前车发送过来的数据可能存在问题，此时切换为自适应巡航控制系统模式，只使用雷达测量的数据来形成车辆编队；若delta值小于阈值，则认为数据没有问题，继续协同自适应巡航控制模式。
进一步地，所述阈值取0.2米-2米。
有益效果：本发明可以对CACC下自动驾驶车辆互相发送的数据进行检测，从而确保了数据的合理性以及提高了编队的安全性。
附图说明
图1表示了基于协同自适应巡航控制(CACC)下自动驾驶车辆以前置跟随的通信拓扑形成编队，图1中实线箭头表示基于V2V技术车辆传递的数据，该数据中应当包括时刻t以及时刻t时的速度vi-1_t,并且数据传递的频率应当大于10hz每秒；虚线箭头表示在时刻t车载雷达测量的数据xi_t。
图2表示本发明的整体架构，首先进行数据的存储，数据应包括车载雷达测量的数据，以及前车发送过来的数据，然后将这些数据送入信息处理程序，将信息处理程序的结果送入判定程序，最终判断数据是否准确，若不准确，则切换为ACC模式。
图3表示本发明软硬件的示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例的目的、技术方案和技术优势更加清楚，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行完整的阐述。应强调的是，本发明阐述的实施例仅用于说明本发明而不限制本发明的范围。阅读本发明之后，该领域技术人员对本发明各种形式的等价修改应均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，自动驾驶车辆在CACC技术下形成的编队将通过车载雷达测量与前车距离以及其他车辆发送的数据进行编队控制。图1中实线箭头表示基于V2V技术车辆传递的数据，该数据中应当包括时刻t以及时刻t时的速度vi-1_t,并且数据传递的频率应当大于10hz每秒，同时收到数据的车辆也应按照相同的频率记录自身从时刻t-1到t的速度；虚线箭头表示在时刻t车载雷达测量的数据xi_t，任一车辆在收到新的数据或者雷达测量到数据时都应当把数据存储下来，以便之后进行数据处理工作车辆应装配如图3所示的软硬件，系统包括：车载激光雷达、安装在车辆上的传感器、数据存储模块、以及装有包括数据处理程序以及判定程序的CPU；所述车载激光雷达用于实时测量与前车的距离；所述安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度；所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确。
整体的架构如图2所示，令第i辆车为车辆i，其前车为车辆i-1，在时刻t-1到时刻t，令车辆i-1和车辆i之间通信频率为10hz每秒，则在一秒内，车辆i会收到车辆i-1每一次通信时时刻的速度：
vi-1_t-1，vi-1_t-0.9，vi-1_t-0.8，vi-1_t-0.7……vi-1_t-0.1，vi-1_t，同时车辆i在这些时刻也会记录自身的速度为vi_t-1,vi_t-0.9,vi_t-0.8,vi_t-0.7……vi_t-0.1,vi_t，并且车辆i的车载激光雷达会在时刻t和时刻t-1测量与前车i-1的距离分别为xi_t和xi_t-1，车辆i的数据存储模块会储存这些数据，然后送入数据处理程序；
所述数据处理程序将执行以下功能：在时刻t，从数据存储模块储存的数据中提取出时刻 t车载激光雷达测量的与前车的距离数据xi_t以及时刻t-1时的车载雷达测量的与前车的距离数据xi_t-１，并用时刻t测量的距离xi_t减去时刻t-1测量的与前车的距离xi_t-1,得到xi_t_change：
xi_t_change＝xi_t-xi_t-1
其中：xi_t_change为雷达测量的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
接着对协同自适应巡航控制下车辆编队之间通信的数据进行处理，首先取出车辆i-1在时刻t-1到时刻t时的速度：vi-1_t-1,vi-1_t-0.9,vi-1_t-0.8,vi-1_t-0.7……vi-1_t-0.1,vi-1_t，计算从时刻t-1到时刻t车辆i-1的平均速度vi-1_t__average；
同时取出车辆i按照相同的频率记录的自身从t-1到时刻t的速度： vi_t-1,vi_t-0.9,vi_t-0.8,vi_t-0.7……vi_t-0.1,vi_t，计算从时刻t-1到时刻t车辆i的平均速度 vi_t__average，则根据从时刻t-1到时刻t车辆i-1的平均速度vi-1_t__average和从时刻t-1到时刻 t车辆i的平均速度vi_t__average计算出从t-1到时刻t车辆i与车辆i-1之间距离的变化量 xi_t_change_CACC：
将上述结果放到判定程序中，判定程序将会计算：
delta＝xi_t_change_CACC-xi_t_change
其中：delta为CACC下得到的前车距离的变化量与雷达测量得到的与前车距离变化量的差值；
xi_t_change_CACC为雷达测量的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
xi_t_change为CACC下通信传感器传递的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
当delta的绝对值大于一个阈值时，认为前车发送过来的数据可能存在问题，此时切换为自适应巡航控制系统模式，只使用雷达测量的数据来形成车辆编队；若delta值小于阈值，则认为数据没有问题，继续协同自适应巡航控制模式。所述的阈值(一般取决于传感器精度以及通信时延，可以通过进行相应的实验决定合适的值)本实施例中的阈值取0.5米。
本发明不仅限于上述实施例所述的具体技术方案，除上述实施例外，本发明还有其他实施方式。对于该领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内所做的任何平级修改、等同替换、改进等形成的技术方案，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，其特征在于，该方法基于的硬件系统包括：车载激光雷达、安装在车辆上的传感器、数据存储模块、以及装有包括数据处理程序以及判定程序的CPU；所述车载激光雷达用于实时测量与前车的距离；所述安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度；所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确；
所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确的具体方法是：
令第i辆车为车辆i，其前车为车辆i-1，在时刻t-1到时刻t，令车辆i-1和车辆i之间通信频率为10hz每秒，则在一秒内，车辆i会收到车辆i-1每一次通信时时刻的速度：
vi-1_t-1,vi-1_t-0.9,vi-1_t-0.8,vi-1_t-0.7......vi-1_t-0.1,vi-1_t，同时车辆i在这些时刻也会记录自身的速度为vi_t-1,vi_t-0.9,vi_t-0.8,vi_t-0.7......vi_t-0.1,vi_t，并且车辆i的车载激光雷达会在时刻t和时刻t-1测量与前车i-1的距离分别为xi_t和xi_t-1，车辆i的数据存储模块会储存这些数据，然后送入数据处理程序；
所述数据处理程序将执行以下功能：在时刻t，从数据存储模块储存的数据中提取出时刻t车载激光雷达测量的与前车的距离数据xi_t以及时刻t-1时的车载雷达测量的与前车的距离数据xi_t-1，并用时刻t测量的距离xi_t减去时刻t-1测量的与前车的距离xi_t-1,得到xi_t_change：
xi_t_change＝xi_t-xi_t-1
其中：xi_t_change为雷达测量的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
接着对协同自适应巡航控制下车辆编队之间通信的数据进行处理，首先取出车辆i-1在时刻t-1到时刻t时的速度：vi-1_t-1,vi-1_t-0.9,vi-1_t-0.8,vi-1_t-0.7......vi-1_t-0.1,vi-1_t，计算从时刻t-1到时刻t车辆i-1的平均速度vi-1_t__average；
同时取出车辆i按照相同的频率记录的自身从t-1到时刻t的速度：vi_t-1,vi_t-0.9,vi_t-0.8,vi_t-0.7 ......vi_t-0.1,vi_t，计算从时刻t-1到时刻t车辆i的平均速度vi_t__average，则根据从时刻t-1到时刻t车辆i-1的平均速度vi-1_t__average和从时刻t-1到时刻t车辆i的平均速度vi_t__average计算出从t-1到时刻t车辆i与车辆i-1之间距离的变化量xi_t_change_CACC：
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其中：delta为CACC下得到的前车距离的变化量与雷达测量得到的与前车距离变化量的差值；
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xi_t_change为CACC下通信传感器传递的数据处理后得到的在时刻t-1到时刻t，车辆i与前车距离的变化量；
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2.根据权利要求1所述的检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，其特征在于，所述阈值取0.2米-2米。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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